腾讯优图贾佳亚：人工智能的多模态发展丨CCF-GAIR 2019(17)_7月12日-7月14日

多模态要解决非常多的难以量化的信号，包括嗅觉、味觉、触觉等等。

再往下走，多模态还要解决非常多的协同学习问题，用一个资源丰富的模态信息辅助另外一个资源贫瘠的模态，这里面就涉及到更多的机器学习的内容，包括Transfer Learning、Domain Adaptation、Few/One/Zero-Shot Learning这些非常基础而且非常重要的机器学习内容。

这是我们今年在做的一件事情，当我们看到两张人脸的时候，我们想把它们之间的变化转移到猫身上，这就是一个非常典型的Domain Adaptation 。我们把两个人脸转化成猫的表情，这是用一种模态指导另一种模态做更有趣的事情的其中一个案例。

最后的结语：现在的人工智能已经非常厉害，尤其是在CVPR、ICCV和ACL等等顶会上看到很多了不起的方法出现，在每一个子项上不断地刷新记录，推动这个技术空前发展。

但是如果问我，当把所有的记录都刷完了，是不是意味着技术发展已经到达瓶颈？我告诉大家，这个记录是永远刷不完的，人可以做到的事情是机器远远达不到的。